Improving practice through collaboration: Early experiences from the multi-site Spinal Cord Injury Implementation and Evaluation Quality Care Consortium
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Dedicated implementation efforts are critical to bridging the gaps between current practices and best practices. A quality improvement collaborative (QIC), the Spinal Cord Injury Implementation and Evaluation Quality Care Consortium (SCI IEQCC), was established to meet this need, bringing together a network of clinicians and administrators to systematically improve the quality and equity of tertiary spinal cord injury or disease (SCI/D) rehabilitation care in Ontario, Canada. METHODS: Clinicians and leaders from five tertiary SCI/D rehabilitation centers and two not-for-profit SCI/D advocacy groups comprised a network dedicated to supporting implementation of the SCI-High quality indicators in prioritized domains of SCI rehabilitation and related best practices by: (1) building capacity through implementation science education of frontline clinicians; (2) providing resources and support to empower frontline clinicians to lead quality improvement efforts within their institutions; (3) promoting wider learning through a network for sharing ideas, efforts, and experiences; and (4) collecting indicator data to facilitate provincial evaluation of goal attainment. RESULTS: Network members and sites collaborated to implement best practices within six priority domains; in 18 months, significant progress has been made in emotional wellbeing, sexual health, walking, and wheeled mobility despite disruptions due to the COVID-19 pandemic. These efforts encompass heterogeneous challenges and strategies, ranging from developing clinical skills programs, to streamlining processes, to manipulating physical space. CONCLUSION: A QIC targeting SCI/D rehabilitation demonstrates promise for advancing the implementation of best practices, building implementation science capacity across multiple sites, and for promoting collaboration amongst SCI/D rehabilitation centers and organizational partners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».